pm-skills 实战用 /setup-metrics 命令设计产品指标仪表盘North Star 输入指标 健康指标 告警阈值【免费下载链接】pm-skillsPM Skills Marketplace: 100 agentic skills, commands, and plugins — from discovery to strategy, execution, launch, and growth.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pm/pm-skills/setup-metrics是 pm-skills 仓库pm-product-discovery插件提供的一个产品指标命令用于为一个产品、功能或业务领域设计一套完整的指标框架从选定正确的 North Star Metric北极星指标到定义输入指标、健康指标与反指标再到落地可执行的告警阈值和仪表盘规格文档。读完本文你将掌握该命令的完整调用方式、每一步的提问逻辑与输出模板并能结合仓库中的metrics-dashboard、north-star-metric等底层 skill 理解其设计原理最终产出一份可直接落地的 Metrics Dashboard 规格文档。命令概览何时使用 /setup-metrics在 pm-product-discovery/README.md 中该命令被定义为Design a product metrics dashboard with North Star metric, input metrics, health metrics, and alert thresholds.。它适合在以下场景调用新产品/新功能上线前需要预先设计度量体系已有指标但感觉不对希望重新审视框架团队要建立统一的数据语言与告警机制与/north-starpm-marketing-growth/commands/north-star.md配合先定北极星再建完整仪表盘。命令定义文件的开头frontmatter给出了清晰的元信息--- description: Design a product metrics dashboard with North Star metric, input metrics, health metrics, and alert thresholds argument-hint: product or feature area ---argument-hint表明该命令期望一个产品名或功能领域名作为参数若不传参数命令会先向你提问弄清你到底要测量什么。调用方式Invocation命令的典型调用示例如下/setup-metrics SaaS project management tool /setup-metrics New checkout flow we just launched /setup-metrics # asks what youre measuring直接跟上产品/功能描述命令即开始工作也可以留空调用命令会先反问你在为哪个产品/功能设置指标。从仓库的插件体系看命令Commands是用户主动触发的端到端工作流可以串联一个或多个 skill参见 README.md 中How It Works一节。/setup-metrics的核心支撑 skill 是metrics-dashboard位于 pm-product-discovery/skills/metrics-dashboard/SKILL.md它会按需自动加载。工作流 Step 1先理解要测量什么命令的第一步是收集上下文而不是直接给模板。它会向你提问你在为哪个产品/功能领域设置指标它处于什么阶段pre-launch 未发布 / recently launched 刚上线 / mature 成熟期当前的业务目标或 OKR 是什么是否已有指标缺什么、哪里有问题正在使用什么分析工具用于量身定制落地建议这一步骤的价值在于指标的选取强依赖产品阶段与业务目标。文档在 Notes 中特别强调If the product is pre-launch, define metrics now but note that baselines will need calibration after launch——未发布的产品现在就要定义指标但基线必须在发布后重新校准。工作流 Step 2定义指标框架核心四层第二步应用metrics-dashboardskill按四层结构组织指标。仓库中该 skill 对指标体系的层次划分与命令文档完全一致并额外补充了Business Metrics业务指标一层North Star Metric北极星指标找出能最好地捕捉产品为用户交付的价值的单一指标用三条标准校验度量价值交付measures value delivery、是领先指标leading indicator、可行动actionable精确定义指标公式formula、数据来源data source、时间窗口time window。Input Metrics输入指标3-5 个找出驱动北极星的杠杆每个输入指标必须能被某个团队直接行动映射因果链Input → North Star → Business Outcome。Health Metrics健康指标3-5 个应保持稳定的指标——一旦劣化说明出了问题示例错误率error rates、延迟latency、工单量support ticket volume、NPS、流失率churn rate为每个指标定义健康区间与劣化阈值。Counter-Metrics反指标1-2 个用于捕捉你可能在用错误的方式做优化的指标示例若北极星是日活用户 DAU则反指标是会话质量防止制造空的参与度empty engagement。从底层 skill 补充分层原理metrics-dashboardskill 把框架明确为四层其中第四层是Business MetricsRevenue、Cost 和 Unit Economics收入、成本与单位经济模型在仪表盘布局中作为底部横条展示。同时该 skill 给出了重要的概念区分Metrics vs KPIs vs NSMMetrics 所有可测量的东西KPIs 少数几个长期跟踪的关键量化指标North Star Metric 单个以客户为中心的 KPI是业务成功的领先指标。好指标的 4 条标准源自 Ben Yoskovitz《Lean Analytics》(1) 可理解Understandable形成共同语言(2) 可比较Comparative随时间变化而非快照(3) 比率或速率Ratio or Rate比绝对值更能揭示问题(4) 能改变行为Behavior-changing黄金法则如果一个指标不会改变你的行为它就是坏指标。8 种指标类型虚荣指标 vs 可行动指标只有可行动的能改变行为定性 vs 定量WHAT vs WHY两者都需要绝不能停止与客户对话探索性 vs 汇报性滞后指标 vs 领先指标领先指标能加速学习周期例如客户投诉可预测流失。用 /north-star 的 7 条标准校验北极星命令 Step 2 聚焦于框架搭建而仓库中更专门的/north-star命令pm-marketing-growth/commands/north-star.md及其底层 skillnorth-star-metricpm-marketing-growth/skills/north-star-metric/SKILL.md给出了更严格的北极星校验清单可在设计时交叉引用易于理解定义清晰组织内人人都懂以客户为中心反映交付给客户的价值而非仅收入或活动可持续价值指示习惯与长期参与与愿景一致代表向公司愿景/使命的实质性进展可量化可明确、数字化跟踪可行动团队可通过产品、市场、运营手段直接影响领先指标能预测未来的业务成功与收入增长。north-star-metricskill 还要求先对业务游戏分类The Three Business Games因为游戏类型决定北极星形态Attention 注意力游戏客户在产品上花费多少时间如 Facebook、Spotify、YouTubeTransaction 交易游戏客户与平台之间发生多少笔交易如 Amazon、Uber、Airbnb、PayPalProductivity 生产力游戏某人完成工作或达成目标的效率有多高如 Canva、Dropbox、Loom、Notion工作流 Step 3设计告警阈值对每个指标命令要求定义绿/黄/红三色告警区间与检查频率MetricGreenYellowRedCheck Frequency[metric][healthy range][warning][critical][daily/weekly]Yellow黄调查一下——可能有异常Red红立即行动——呼叫人page someone或升级escalate。metrics-dashboardskill 对告警环节补充了三个必须回答的问题让告警从颜色表变成可执行机制什么阈值触发调查What thresholds trigger investigation谁收到告警、通过什么渠道Who gets alerted and through what channel预期的响应时间是多少Whats the expected response time工作流 Step 4创建仪表盘规格完整模板命令第四步输出一份完整的 Markdown 仪表盘规格文档并保存到用户工作区。以下是命令文档中的完整模板可直接复制使用## Metrics Dashboard: [Product/Feature] **North Star**: [metric name] **Definition**: [precise formula] **Current value**: [if known] **Target**: [goal] ### Input Metrics | Metric | Definition | Owner | Target | Current | |--------|-----------|-------|--------|---------| ### Health Metrics | Metric | Healthy Range | Yellow Threshold | Red Threshold | |--------|-------------|-----------------|---------------| ### Counter-Metrics | Metric | Why It Matters | Watch For | |--------|---------------|-----------| ### Metrics Tree North Star: [metric] ├── Input: [metric 1] → driven by [team/action] ├── Input: [metric 2] → driven by [team/action] ├── Input: [metric 3] → driven by [team/action] └── Counter: [metric] → watch for [degradation signal] ### Implementation Notes - Data sources: [where each metric comes from] - Refresh frequency: [real-time / hourly / daily] - Tool recommendations: [based on users stack] ### Review Cadence - **Daily**: Glance at North Star and health metrics - **Weekly**: Review input metrics trends, discuss in team standup - **Monthly**: Deep dive — are inputs driving the North Star as expected? - **Quarterly**: Reassess the metrics framework itself注意三个高频踩坑点定义要精确到公式——Definition: [precise formula]避免活跃用户这类模糊口径每个输入指标必须有 Owner责任人否则无法被行动Metrics Tree 要画出因果链——Input → North Star → Counter让谁驱动什么一目了然。底层 skill 的仪表盘布局与评审节奏metrics-dashboardskill 给出了一个更贴近真实 BI 工具的 ASCII 仪表盘布局可作为实现参考┌─────────────────────────────────────────────┐ │ NORTH STAR: [Metric] — [Current Value] │ │ Trend: [↑/↓ X% vs last period] │ ├──────────────────┬──────────────────────────┤ │ Input Metric 1 │ Input Metric 2 │ │ [Sparkline] │ [Sparkline] │ ├──────────────────┼──────────────────────────┤ │ Input Metric 3 │ Input Metric 4 │ │ [Sparkline] │ [Sparkline] │ ├──────────────────┴──────────────────────────┤ │ HEALTH: [Latency] [Error Rate] [NPS] │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ BUSINESS: [MRR] [CAC] [LTV] [Churn] │ └─────────────────────────────────────────────┘布局要点顶部醒目展示北极星及其环比趋势中部四个输入指标以迷你图Sparkline呈现底部两条横条分别放健康指标Latency / Error Rate / NPS与业务指标MRR / CAC / LTV / Churn。skill 还给出了与命令文档一致的评审节奏Review Cadence并补充了每个节奏关注的对象每日Daily运营健康——错误、延迟、关键流程每周Weekly输入指标与参与度趋势每月Monthly北极星、业务指标、OKR 进度每季度Quarterly战略回顾与指标重校准。工具选型建议metrics-dashboardskill 根据用户的技术栈推荐三类工具产品分析Amplitude、Mixpanel、PostHogSQL 驱动仪表盘Looker、Metabase、Mode运营健康监控Datadog、Grafana。工作流 Step 5串联后续动作命令闭环命令完成后会主动建议下一步这正是仓库Commands are designed to flow into each other设计理念的体现见 README.md要不要我写 SQL 查询来计算这些指标——对应/write-querypm-data-analytics/commands/write-query.md它把自然语言请求翻译成 BigQuery / PostgreSQL / MySQL 等方言的优化查询并支持上传 schema要不要基于这套指标框架创建 OKR——对应/plan-okrspm-execution/commands/plan-okrs.md它生成的 OKR 可以用北极星的变化来表达north-star-metricskill 明确可以用 Key Results 表达对 NSM 的期望变化要不要做一次 cohort 分析来设定现实基线——对应/analyze-cohortspm-data-analytics/commands/analyze-cohorts.md其底层cohort-analysisskillpm-data-analytics/skills/cohort-analysis/SKILL.md负责计算留存曲线、特征采用率并识别异常正好为发布后校准基线提供数据支撑要不要建立每周指标评审模板——对应 Review Cadence 的 Weekly 环节。设计原则与反模式Notes 精读命令文档末尾的 Notes 是整个框架的心法值得逐条展开好北极星很稀有——大多数团队选的是虚荣指标vanity metrics。要推动团队选择一个捕捉交付给用户的价值user value delivered的指标而不仅仅是参与度。这与north-star-metricskill 的告诫一致Revenue is never a good North Star——收入是滞后指标不捕捉用户价值。输入指标应满足 MECE——互斥且完全穷尽mutually exclusive, collectively exhaustive地解释北极星的变化。这意味着输入指标之间不应重叠、合起来应能覆盖北极星的所有驱动因素。未发布产品现在就要定义指标但基线baselines需在发布后校准——这正是 Step 1 询问产品阶段的原因。反指标防止古德哈特定律Goodharts Law——当一个指标成为目标它就不再是好指标when a metric becomes a target, it ceases to be a good metric。如果北极星是 DAU团队会想方设法制造空的活跃因此需要会话质量这类反指标对冲。少而精优于大而全——从更少的、被良好埋点的指标开始胜过一张没人看的巨型仪表盘fewer metrics, well-instrumented, over a sprawling dashboard nobody checks。总结从命令到完整指标体系/setup-metrics的完整闭环是提问澄清Step 1→ 四层指标框架Step 2→ 三色告警阈值Step 3→ 仪表盘规格文档Step 4→ 串联数据/OKR/基线动作Step 5。它可以独立使用也可以与仓库中的/north-star先定北极星、/write-query算指标、/analyze-cohorts定基线、/plan-okrs定目标组成完整的指标体系建设链路。其方法论底层由 metrics-dashboard 与 north-star-metric 两个 skill 支撑——前者提供 4 条好指标标准、8 种指标类型与仪表盘布局后者提供 3 种业务游戏分类与 7 条北极星校验标准。对于任何想避免虚荣指标仪表盘的产品团队这套框架都是一份可直接落地的操作指南。【免费下载链接】pm-skillsPM Skills Marketplace: 100 agentic skills, commands, and plugins — from discovery to strategy, execution, launch, and growth.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pm/pm-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考